Búsqueda de hiperparámetros: de la búsqueda en cuadrícula a la exploración inteligente
Cada algoritmo de ML tiene hiperparámetros que no se pueden aprender de los datos; deben ajustarse. GridSearch prueba todas las combinaciones: con 5 parámetros y 5 valores cada uno, es decir, 3125 ejecuciones de entrenamiento. RandomSearch muestra al azar: más rápido, pero sin memoria. Optuna utiliza optimización bayesiana: cada prueba posterior es más inteligente que la anterior: el modelo sabe dónde buscar.